Hypothesentests

t-Test, F-Test, Chi-Quadrat-Anpassungstest und weitere Tests

Statistics and Machine Learning Toolbox™ umfasst parametrische und nicht parametrische Hypothesentests, mit denen Sie ermitteln können, ob Ihre Stichprobendaten aus einer Population mit bestimmten Merkmalen stammen.

Verteilungstests wie Anderson-Darling und Kolmogorov-Smirnov mit einer Stichprobe testen, ob die Stichprobendaten aus einer Population mit einer bestimmten Verteilung stammen. Mit Tests wie Kolmogorov-Smirnov mit zwei Stichproben können Sie testen, ob zwei Sätze an Stichprobendaten dieselbe Verteilung aufweisen.

Positionstest wie der z-Test und t-Test mit einer Stichprobe testen, ob die Stichprobendaten aus einer Population mit einem bestimmten Mittel- oder Medianwert stammen. Mit einem t-Test mit zwei Stichproben oder multiplem Vergleichstest können Sie zwei oder mehr Stichprobendatensätze auf denselben Positionswert testen.

Dispersionstests wie Chi-Quadrat-Varianz testen, ob Stichprobendaten aus einer Population mit einer bestimmten Varianz stammen. Mit einem F-Test mit zwei Stichproben oder einem Test mit mehreren Stichproben können Sie die Varianz von zwei oder mehr Stichproben-Datensätzen vergleichen.

Ermitteln Sie weitere Merkmale von Stichprobendaten, indem Sie kreuztabellieren, einen Lauftest auf Zufälligkeit durchführen und die Probengröße und Aussagekraft für einen Hypothesentest ermitteln.

Funktionen

alle erweitern

Verteilungstests

`adtest`	Anderson-Darling test
`chi2gof`	Chi-square goodness-of-fit test
`crosstab`	Cross-tabulation
`dwtest`	Durbin-Watson test with residual inputs
`fishertest`	Fisher’s exact test
`jbtest`	Jarque-Bera test
`knntest`	Two-sample multivariate hypothesis test using k-nearest neighbors (KNN) (Seit R2025a)
`kstest`	One-sample Kolmogorov-Smirnov test
`kstest2`	Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
`lillietest`	Lilliefors test
`mmdtest`	Two-sample multivariate hypothesis test using maximum mean discrepancy (MMD) (Seit R2024b)
`runstest`	Run test for randomness

Positionstests

`friedman`	Friedman’s test
`kruskalwallis`	Kruskal-Wallis test
`multcompare`	Multiple comparison test
`ranksum`	Wilcoxon rank sum test
`sampsizepwr`	Sample size and power of test
`signrank`	Wilcoxon signed rank test
`signtest`	Sign test
`ttest`	One-sample and paired-sample t-test
`ttest2`	Two-sample t-test
`ztest`	z-test

Dispersionstests

`ansaribradley`	Ansari-Bradley test
`barttest`	Bartlett’s test
`sampsizepwr`	Sample size and power of test
`vartest`	Chi-square variance test
`vartest2`	Two-sample F-test for equal variances
`vartestn`	Multiple-sample tests for equal variances

Schätzungsstatistiken

`meanEffectSize`	One-sample or two-sample effect size computations (Seit R2022a)
`gardnerAltmanPlot`	Gardner-Altman plot for two-sample effect size (Seit R2022a)

Batch-Drift-Detektion

Erkennen von Drift

detectdrift Detect drifts between baseline and target data using permutation testing (Seit R2022a)

Zugreifen auf Testergebnisse

DriftDiagnostics Diagnostics information for batch drift detection (Seit R2022a)

Untersuchen von Testergebnissen

`summary`	Summary table for `DriftDiagnostics` object (Seit R2022a)
`ecdf`	Compute empirical cumulative distribution function (ecdf) for baseline and target data specified for data drift detection (Seit R2022a)
`histcounts`	Compute histogram bin counts for specified variables in baseline and target data for drift detection (Seit R2022a)
`plotDriftStatus`	Plot p-values and confidence intervals for variables tested for data drift (Seit R2022a)
`plotEmpiricalCDF`	Plot empirical cumulative distribution function (ecdf) of a variable specified for data drift detection (Seit R2022a)
`plotHistogram`	Plot histogram of a variable specified for data drift detection (Seit R2022a)
`plotPermutationResults`	Plot histogram of permutation results for a variable specified for data drift detection (Seit R2022a)

Themen

Available Hypothesis Tests
View hypothesis tests of distributions and statistics.
Hypothesis Testing with Two Samples
Use hypothesis testing to analyze gas prices measured across the state of Massachusetts during two separate months.
Hypothesis Test Terminology
All hypothesis tests share the same basic terminology and structure.
Hypothesis Test Assumptions
Different hypothesis tests make different assumptions about the distribution of the random variable being sampled in the data.

Enthaltene Beispiele

Selecting a Sample Size

Determine the number of samples or observations needed to carry out a statistical test. It illustrates sample size calculations for a simple problem, then shows how to use the sampsizepwr function to compute power and sample size for two more realistic problems. Finally, it illustrates the use of Statistics and Machine Learning Toolbox™ functions to compute the required sample size for a test that the sampsizepwr function does not support.

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